By 元利科學應用部 王儷霖

HALO是用於數字病理學中定量組織分析的黃金標準圖像分析平台。
憑藉無與倫比的易用性和可擴展性，強大的分析功能以及可用於數字病理學的最快處理速度，全球的製藥，醫療保健和研究。單位正在將HALO用於腫瘤學，神經科學，新陳代謝，毒理學領域的高通量，定量組織分析等，甚至更廣的應用。

易於使用的病理影像分析平台 Halo modules & Add-ons

橫跨五大領域：

• 分子病理學的分析
• 腫瘤學
• 免疫腫瘤學
• 神經科學
• 代謝機制

組織分類

組織分類組件利用最新的機器學習算法來根據顏色，利用紋理和特徵識別組織類型。用戶使用“機器學習(machine learning)”方法，突出顯示了幾種不同的組織類型，並且在幾秒鐘內該軟體就學會了對組織進行分類。組織分類附加模組在HALO平台內運行/嵌入在該模組中，並可以與任何的HALO細胞的分析模組一起用於明視野或螢光的分析，從而大大地減少了人為判斷的失誤。

多重IHC染色分析 (Multiplex IHC) 

Indica Labs的Multiplex IHC模組可在任何細胞內（細胞核，細胞質或細胞膜）同時分離多達五種染色劑，可用於多種IHC應用。該模組非常適合免疫腫瘤學中的應用，在免疫腫瘤學中，需要多個標記物來表徵組織內不同的免疫細胞和腫瘤細胞群。分別測量每個細胞的細胞質，細胞核和/或膜陽性。該軟體的報告可包括大小和染色強度指標的各種其他統計資訊。

高度多通道螢光染色分析 (HIGHPLEX FL)

Indica Labs的Highplex FL模塊可同時分析細胞核（細胞核，細胞質和/或膜）中無限數量的瑩光標記。該模塊具有根據標記陽性定義特定細胞表型的選項，非常適合免疫腫瘤學中的應用，在免疫腫瘤學中，需要多個標記來表答組織內不同的免疫和腫瘤細胞群。它可以與AkoyaVectra®3和Polaris™平台上的大多數螢光玻片圖像格式，多光譜浮點tiff圖像和全景qptiff圖像相容，以及使用新型高重合和超高重合獲得的圖像來自Akoya（CODEX®平台），Ultivue（UltiMapper和InSituPlex®技術），Fluidigm（Hyperion™成像系統）和IONpath（MIBI™平台）的技術相容。

HALO AI- 深度學習的人工智慧分類神經網絡 

HALO AI是由高級深度學習神經網絡算法支持的按樣本分類和細分工具的集合。可以訓練HALO AI分類器以量化組織類別，分割組織類別以與其他HALO圖像分析模組進行分析，查找組織中的稀有事件或細胞以及將細胞群體分類為特定表型。
儘管HALO AI工具可以處理大多數研究應用程序，但是HALO AI Python插件允許您根據需要添加針對特定研究應用程序量身定制的其他網絡。如果您正在努力使用傳統算法來實現準確的組織分類和細胞分割，那麼HALO AI可能是適合您的解決方案。

HALO LINK- 協同圖像管理

HALO Link將圖像管理與HALO圖像分析相結​​合，並將其帶到網路上，以確保隨時隨地可安全地透過電腦工作站，平板電腦或智能手機檢視研究數據，玻片和分析結果。HALO Link支持市場上幾乎所有的數位化玻片格式，包括多通道螢光。許多HALO用戶安裝，尤其是大型實驗室/部門，核心設施，合同研究組織或任何其他需要安全管理的組織，提供完美解決方案並共享數位玻片和分析數據。